Como predecir y reducir la fuga de clientes

Ver Replay

Adquirir y perder un cliente es hasta 5x más caro que mantenerlo. En tan solo 1 hora, verás cómo usar los datos que ya tienes y aplicar machine learning para crear un modelo de prevención de fuga de clientes.

22/4/2021 11:00 AM

(UTC -4) Santiago de Chile

DICTADO POR

Leo Camilo

Data Solutions Architect

¿Dónde es?

Donde estés!!
Conéctate desde tu notebook, tablet o teléfono móvil.
Recibirás instrucciones cuando reserves tu cupo.

¿Por qué debo asistir?

Sesión practica, de 1 hora, con Tips y paso paso para crear proyectos de analítica eficientes, a bajo costo y altamente automatizados.  

‍Luego de esta sesión, podrás:

➡️ Entender como obtener los datos necesarios y automatizar los flujos

➡️ Acelerar los proyectos de datos y democratizar el acceso en toda la empresa

➡️ Elegir modelos para crear valor para el negocio, enriquecer, y segmentar clientes

➡️ Disponibilizar los datos para Consumo : visualización para tomar decisiones

Dirigido a:

  • Líderes de Marketing y Ventas, Product Owners
  • Líderes de datos y análisis tanto en el lado empresarial como en el tecnológico
  • Equipos de BI (mandos intermedios y colaboradores individuales), Ingenieros de datos, Gestores de Proyectos y desarrolladores de software
  • CIO, Gerentes TI, Infra, Plataformas

Contenido del webinar

Paso 1: La problemática de tomar datos de distintas fuentes para ser usados para tomar decisiones

Paso 2: Diseño y deploy rápido de pipelines de datos para organizarlos en el data lake

Paso 3: Analysis exploratorio de un dataset real (clientes de una telco) 

Paso 4: Evaluación de modelos predictivos de fuga de clientes (churn) y cual es el mejor

Paso 5: Deploy del mejor modelo predictivo de fuga de clientes en entorno cloud, automatizado

Paso 6: Visualización del modelo predictivo de segmentación

QUEDAN: 0 CUPOS

CUPOS: 100 - APÚRATE!
Ver Replay

Evento pasado
ver Replay

00
Días
00
Horas
00
Min
00
Seg

IMPORTANTE

Los cupos para esta sesión son limitados.
Este tipo de entrenamiento se llena rápido debido a la calidad del contenido entregado sin costo alguno.